预测式视觉跟踪：一个新基准与基线方法

作为机器人感知的关键能力，视觉跟踪近来受到深入研究。在真实场景中，图像流的车载处理时间不可避免地导致跟踪结果与实际世界状态之间存在偏差。然而，现有视觉跟踪基准通常离线运行跟踪器，并在评估中忽略此类延迟。本工作中，我们旨在处理一个更实际的延迟感知跟踪问题。我们在航空场景下评估最先进跟踪器，采用联合评估跟踪精度与效率的新指标。此外，我们提出了一种新颖的预测式视觉跟踪基线方法，以补偿车载计算带来的延迟。我们的延迟感知基准能为机器人应用中的跟踪器提供更真实的评估。此外，充分的实验证明了所提预测式视觉跟踪基线方法的有效性。